Современный опыт использования радиолокационной интерферометрии для регистрации изменений высотных отметок поверхности суши

Статья посвящена анализу возможностей использования метода радиолокационной интерферометрии для количественной оценки темпов современных рельефообразующих процессов. Метод дифференциальной радиолокационной интерферометрии (DInSAR) основан на радиолокационной съемке земной поверхности, выполняемой с космических аппаратов, чья орбитальная траектория зафиксирована с высокой точностью. Это дает возможность, измеряя разницу фаз отраженного радиосигнала над одними и теми же участками земной поверхности через фиксированный интервал времени, определять величины изменений абсолютной высоты участков суши по линии визирования сенсора спутника, вертикали или горизонтали. Этот метод, при том, что он обладает значительными ограничениями, позволяет практически в режиме реального времени отслеживать изменения рельефа, обусловленные воздействием различных геоморфологических процессов. Традиционные области применения DInSAR – мониторинг техногенных просадок или подсыпок грунта, сеймогенных и вулканогенных подвижек поверхности, оползней и других склоновых процессов, криогенного преобразования рельефа. В пределе этот метод при использовании радарных снимков в C-диапазоне (например, спутники-близнецы Sentinel-1A и -1B) позволяет различать субсантиметровые вертикальные движения. При этом периодичность съемки составляет 1–2 нед, покрываемые площади могут составлять от сотен м2 до десятков тысяч км2. Характерные регистрируемые вертикальные скорости в различных публикациях меняются в интервале от первых см/год до 1 м/событие, а иногда более (в случае землетрясений или оползней). В качестве примера использования данного метода приведен результат расчета изменений высотных отметок земной поверхности на междуречье рек Енисея и Большой Хеты – они составили от –3 до +2 см за период менее двух недель в июле–августе 2019 г. и были связаны с флювиальными и термокарстовыми процессами.

1. Wright T.J., Parsons B.E., and Lu Z. Toward mapping surface deformation in three dimensions using InSAR // Geophysical Research Letters. 2004. Vol. 31. No. 1. P.1–5. https://doi.org/10.1029/2003GL018827

2. Lohman R.B. and Simons M. Some thoughts on the use of InSAR data to constrain models of surface deformation: Noise structure and data downsampling // Geochemistry, Geophysics, Geosystems. 2005. Vol. 6. No.1. P. 1–12. https://doi.org/10.1029/2004GC000841

3. Захаров А.И., Яковлев О.И., Смирнов В.М. Спутниковый мониторинг Земли: радиолокационное зондирование поверхности. М.: КРАСАНД, 2012. 248с.

4. Bonforte A., Ferretti A., Prati C., Puglisi G., and Rocca F. Calibration of atmospheric effects on SAR interferograms by GPS and local atmosphere models: First results // Journal of Atmospheric and Solar-Terrestrial Physics. 2001. No. 63. P. 1343–1357. https://doi.org/10.1016/S1364-6826(00)00252-2

5. Chaabane F., Avallone A., Tupin F., Briole P., and Maître H. A Multitemporal Method for Correction of Tropospheric Effects in Differential SAR Interferometry: Application to the Gulf of Corinth Earthquake // Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2007. Vol.45. No. 6. P. 1605–1615. https://doi.org/10.1109/TGRS.2007.894026

6. Li Z., Muller J.P., Paul C., and Fielding E.J. Interferometric synthetic aperture radar (InSAR) atmospheric correction: GPS, Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS), and InSAR integration // Journal of Geophysical Research. 2005. Vol. 110. No.B03410. https://doi.org/10.1029/2004JB003446

7. Onn F. and Zebker H.A. Correction for interferometric synthetic aperture radar atmospheric phase artifacts using time series of zenith wet delay observations from a GPS network // Journal of Geophysical Research. 2006. Vol. 111. No. B09102. https://doi.org/10.1029/2005JB004012

8. Remy D., Bonvalot S., Briole P., and Murakami M. Accurate measurements of tropospheric effects in volcanic areas from SAR interferometry data: application to Sakurajima volcano (Japan) // Earth and Planetary Science Letters. 2013. Vol. 213. P. 299–310. https://doi.org/10.1016/S0012-821X(03)00331-5

9. Гитис В.Г., Дерендяев А.Б., Петрова Е.Н. ГИС-технология анализа геодинамических процессов // Геоморфологи. Современные методы и технологии цифрового моделирования рельефа в науках о Земле. Вып. 6. М.: Медиа-Пресс, 2014. С. 53–64.

10. Casu F., Manconi A., Pepe A., and Lanari R. Deformation Time-Series Generation in Areas Characterized by Large Displacement Dynamics: The SAR Amplitude Pixel-Offset SBAS Technique // Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2011. Vol. 49. No. 7. P.195–210. https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2104325

11. Hooper A., Zebker H., Segall P., and Kampes B. A new method for measuring deformation on volcanoes and other natural terrains using InSAR persistent scatterers // Geophysical Research Letters. 2004. Vol. 31. No.L23611. P. 1–5. https://doi.org/10.1029/2004GL021737

12. Hooper A., Prata F., and Sigmundsson F. Remote Sensing of Volcanic Harards and Their Precursors // Proceeding of the IEEE. 2012. Vol. 100. No. 10. P. 2908– 2930. https://doi.org/10.1109/JPROC.2012.2199269

13. Lanari R., Oscar M., Manunta M., Mallorquí J.J., Berardino P., and Sansosti E. A Small-Baseline Approach for Investigating Deformations on Full-Resolution Differential SAR Interferograms // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2004. Vol. 42. No. 7. P. 1377–1386. https://doi.org/10.1109/TGRS.2004.828196

14. Peltier A., Bianchi M., Kaminski E., Komorowski J.C., Rucci A., and Staudacher T. PSInSAR as a new tool to monitor pre-eruptive volcano ground deformation: Validation using GPS measurements on Piton de la Fournaise // Geophysical Research Letters. 2010. Vol.37. No. 12. P. 1–5. https://doi.org/10.1029/2010GL043846

15. Pinel V., Poland M.P., and Hooper A. Volcanology: Lessons learned from Synthetic Aperture Radar imagery // Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2014. Vol. 289. P. 81–113. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2014.10.010

16. Tizzani P., Berardino P., Casu F., Euillades P., Manzo M., Ricciardi G.P., Zeni G., and Lanari R. Surface deformation of Long Valley caldera and Mono Basin, California, investigated with the SBAS-InSAR approach // Remote Sensing of Environment. 2007. Vol. 108. P.277–289. https://doi.org/10.1016/j.rse.2006.11.015

17. Farina P., Colombo D., Fumagall A., Marks F., and Moretti S. Permanent Scatterers for landslide investigations: outcomes from the ESA-SLAM project // Engineering geology. 2006. Vol. 88. No. 3–4. P. 200–217. https://doi.org/10.1016/j.enggeo.2006.09.007

18. Bovenga F., Pasquariello G., Pellicani R., Refice A., and Spilotro G. Landslide monitoring for risk mitigation by using corner reflector and satellite SAR interferometry: The large landslide of Carlantino (Italy) // Catena. 2017. Vol. 151. P. 49–62. https://doi.org/10.1016/j.catena.2016.12.006

19. Феоктистов А.А., Захаров А.И., Денисов П.В., Гусев М.А. Перспективы разработки комплекса интерферометрической и дифференциально- интерферометрической обработки данных российских космических радиолокаторов с синтезированной апертурой // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 2. С.310–317.

20. Ferretti A., Prati C., and Rocca F. Nonlinear Subsidence Rate Estimation Using Permanent Scatterers in Differential SAR Interferometry // IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing. 2000. Vol. 38. No. 5. P. 2202–2212. https://doi.org/10.1109/36.868878

21. Pepe A. and Calò F. A review of interferometric synthetic aperture RADAR (InSAR) multi-track approaches for the retrieval of Earth’s surface displacements // Applied Sciences. 2017. Vol. 7. No. 12. P. 1264. https://doi.org/10.3390/app7121264

22. Балдина Е.А., Михайлюкова П.Г., Трошко К.А. Опыт использования данных радиолокационной космической съемки для создания тематических карт // Вестник Московского университета. Серия 5: География. 2019. № 4. С. 110–118.

23. ESA InSAR S1 EW [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://step.esa.int/docs/tutorials/S1TBX%20TOPSAR%20Interferometry%20with%20Sentinel-1%20Tutorial_v2.pdf (дата обращения: 20.01.2021).

24. Баранов Ю.Б., Кантемиров Ю.И., Киселевский Е.В., Никифоров С.Э. Применение метода радиолокационной интерферометрии при маркшейдерском контроле смещений земной поверхности, вызванных разработкой месторождений нефти и газа // Изв. ВУЗов. Горный журнал. 2008. № 2. С. 45–53.

25. Берман Л.Б., Захаров А.И. Вклад космической радиолокационной интерферометрии в изучение резервуаров крупных газовых месторождений Ямала: на примере Ямбургского месторождения // Земля из космоса: наиболее эффективные решения. 2011. № 8. С. 57–70.

26. Евтюшкин А.В., Филатов А.В. Оценка деформаций земной поверхности в районах интенсивной нефтедобычи Западной Сибири методом РСА интерферометрии по данным ENVISATASAR и ALOSPALSAR // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2009. Т. 6. № 2. С. 46–53.

27. Филатов А.В., Евтюшкин А.В., Васильев Ю.В. Определение смещений техногенных объектов на территории нефтяных месторождений методом радарной интерферометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2011. Т. 8. № 2. С. 157–165.

28. Филатов А.В., Евтюшкин А.В., Васильев Ю.В. Многолетний геодинамический мониторинг нефтегазовых месторождений Западной Сибири методом спутниковой радиолокационной интерферометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2012. Т. 9. № 2. С.39–47.

29. Wasowski J., Bovenga F., Nutricato R., Nitti D.O., and Chiaradia M.T. Advanced satellite radar interferometry for deformation monitoring and infrastructure control in open-cast mines and oil/gas fields // Innovative Infrastructure Solutions. 2018. Vol. 3. No. 1. P. 1–7. https://doi.org/10.1007/s41062-018-0176-x

30. Михайлюкова П.Г., Тутубалина О.В. Картографирование вулканических извержений на основе радиолокационной интерферометрии // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса. 2016. Т. 13. № 2. С. 153–163.

31. Anantrasirichai N., Biggs J., Albino F., Hill P., and Bull D. Application of machine learning to classification of volcanic deformation in routinely generated InSAR data // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2018. Vol. 123. No. 8. P. 6592–6606. https://doi.org/10.1029/2018JB015911

32. Moran S., Kwoun O., Masterlark T., and Lu Z. On the absence of deformation signals from InSAR interferograms bracketing the 1995–1996 and 1999 eruptions of Shishaldin Volcano, Alaska // Journal of Volcanology and Geothermal Research. 2006. Vol. 150. P. 119–131. https://doi.org/10.1016/j.jvolgeores.2005.07.013

33. Бондур В.Г., Захарова Л.Н., Захаров А.И., Чимитдоржиев Т.Н., Дмитриев А.В., Дагуров П.Н. Мониторинг оползневых процессов с помощью космических интерферометрических радаров l-диапазона на примере обрушения склона берега реки Бурея // Исследование Земли из космоса. 2019. №5. С. 3–14.

34. Dong J., Liao M., Xu Q., Zhang L., Tang M., and Gong J. Detection and displacement characterization of landslides using multi-temporal satellite SAR interferometry: A case study of Danba County in the Dadu River Basin // Engineering Geology. 2018. Vol. 240. P. 95– 109. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-818464-6.00006-8

35. Strozzi T., Klimeš J., Frey H., Caduff R., Huggel C., Wegmüller U., and Rapre A.C. Satellite SAR interferometry for the improved assessment of the state of activity of landslides: A case study from the Cordilleras of Peru // Remote Sensing of Environment. 2018. Vol. 217. P.111–125. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.08.014

36. Di Martire D., Tessitore S., Brancato D., Ciminelli M.G., Costabile S., Costantini M., Graziano G.V., Minati F., Ramondini M., and Calcaterra D. Landslide detection integrated system (LaDIS) based on in-situ and satellite SAR interferometry measurements // Catena. 2016. Vol. 137. P. 406–421. https://doi.org/10.1016/j.catena.2015.10.002

37. Qu T., Xu Q., Shan W., Li Z., Shan M., and Dai K. Deformation monitoring of high-latitude permafrost region of northeastern China with time series inSAR technique // International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences – ISPRS Archives. 2019. Vol. 42. No. 2/W13. P.1777–1780. https://doi.org/10.5194/isprs-archives-XLII-2-W131777-2019

38. Liu L., Zhang T., and Wahr J. InSAR measurements of surface deformation over permafrost on the North Slope of Alaska // Journal of Geophysical Research: Earth Surface. 2010. Vol. 115. No. F03023. P. 1–14. https://doi.org/10.1029/2009JF001547

39. Чимитдоржиев Т.Н., Захаров А.И., Татьков Г.И., Хаптанов В.Б., Дмитриев А.В., Будаев Р.Ц., Цыбенов Ю.Б. Исследование криогенных деформаций грунта в дельте реки Селенга с помощью спутниковой РСА-интерферометрии и наземного георадарного зондирования // Исследование Земли из космоса. 2011. № 5. С. 58–63.

40. Ofeigsson B.G., Hooper A., Sigmundsson F., Sturkell E., and Grapenthin R. Deep magma storage at Hekla volcano, Iceland, revealed by InSAR time series analysis // Journal of Geophysical Research: Solid Earth. 2011. Vol. 116 No. B05401. https://doi.org/10.1029/2010JB007576

41. Fujiwara S., Yarai H., Kobayashi T., Morishita Y., Nakano T., Miyahara B., Nakai H., Miura Y., Ueshiba H., Kakiage Y., and Une H. Small-displacement linear surface ruptures of the 2016 Kumamoto earthquake sequence detected by ALOS-2 SAR interferometry // Earth, Planets and Space. 2016. Vol. 68. P. 1–17. https://doi.org/10.1186/s40623-016-0534-x

42. Fielding E.J., Sangha S.S., Bekaert D.P., Samsonov S.V., and Chang J.C. Surface deformation of North-Central Oklahoma related to the 2016 Mw 5.8 Pawnee earthquake from SAR interferometry time series // Seismological Research Letters. 2017. Vol. 88. No. 4. P. 971–982.

43. Roccheggiani M., Tamburini A., Tirincanti E., and Menichetti M. Automated detection of surface ruptures associated with the 2016 Central Italy earthquake sequence by Sentinel-1 SAR interferometry data // Proceedings of the 9th International INQUA meeting on Paleoseismology, Active Tectonics and Archeoseismology. 2018. P. 229–232.

44. Mikhailov V.O., Kiseleva E.A., Arora K., Timoshkina E.P., Smirnov V.B., Chadda R., Ponomarev A.V., and Shrinagesh D. New Data on the Olyutorskii Earthquake Acquired via SAR Interferometry // Journal of Volcanology and Seismology. 2018. Vol. 12. No. 3. P. 213–220. https://doi.org/10.1134/S0742046318030053

45. Fielding E.J., Liu Z., Stephenson O.L., Zhong M., Liang C., Moore A., Yun S.H., and Simons M. Surface Deformation Related to the 2019 Mw 7.1 and 6.4 Ridgecrest Earthquakes in California from GPS, SAR Interferometry, and SAR Pixel Offsets // Seismological Research Letters. 2020. Vol. 91. No. 4. P. 2035–2046. https://doi.org/10.1785/0220190302

46. Lambiel C., Delaloye R., Strozzi T., Lugon R., and Raetzo H. ERS InSAR for assessing rock glacier activity // Proceedings of the Ninth International Conference on Permafrost, Fairbanks, Alaska. 2008. Vol. 1. P. 1019– 1025. https://doi.org/10.13140/2.1.1695.1681

47. Liu L., Millar C.I., Westfall R.D., and Zebker H.A. Surface motion of active rock glaciers in the Sierra Nevada, California, USA: inventory and a case study using InSAR // The Cryosphere. 2013. Vol. 7. P.1109–1119. https://doi.org/10.5194/tc-7-1109-2013,2013.